Los datos no estructurados son el tipo de datos más común en el mundo actual del big data. Hay mucha información útil que puede utilizarse para ayudar a tomar decisiones empresariales. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se están utilizando para crear nuevas soluciones de softwares que filtran cantidades masivas de datos en busca de información útil para los negocios.
La mayor parte de la información creada y recopilada por las empresas no está estructurada, y su volumen aumenta rápidamente. En este artículo, definiremos los datos no estructurados, hablaremos de sus diferentes tipos y discutiremos los usos que tienen en varios campos.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados son complejos de utilizar para un programa informático porque carecen de un marco claro. No se ajustan a un modelo de datos y no tienen una estructura que reconocer. La mayoría de estos tipos de datos consisten en texto, pero también pueden incluir otros tipos de información como fechas, números y hechos.
A continuación se enumeran las características de los datos:
- Los datos no están estructurados y no siguen un modelo de datos.
- Los datos no tienen una estructura claramente definida.
- Los datos no siguen un formato u orden específico.
- La falta de una estructura reconocible dificulta su uso por parte de los programas informáticos.
- Los datos no pueden mantenerse en filas y columnas como en las bases de datos.
Los datos no estructurados se están expandiendo rápidamente debido a que cada vez más personas utilizan servicios y aplicaciones digitales. Los datos estructurados son cruciales, pero si los datos no estructurados se evalúan correctamente, pueden ser mucho más beneficiosos para las empresas. Pueden ofrecer una variedad de conocimientos que las cifras y las estadísticas no pueden transmitir.
Conoce también qué son los
Tipos de datos no estructurados
Los datos no estructurados incluyen varios formatos y fuentes, como documentos legales, audio, conversaciones, vídeo, fotos, texto en un sitio web y muchos otros. A continuación encontrará algunos ejemplos de algunos de los tipos más comunes.
Correos electrónicos
Los numerosos emails que enviamos producen a diario una gran cantidad de datos no estructurados que las herramientas tradicionales no pueden analizar. Sin embargo, los metadatos de un correo electrónico te proporcionan cierta estructura, y ciertos algoritmos de análisis de texto pueden recuperar información importante de miles de correos electrónicos en cuestión de segundos.
Los datos recogidos en las plataformas de redes sociales no están estructurados. Pero, al igual que los correos electrónicos, se pueden estructurar de forma específica. Un excelente ejemplo de ello serían los hashtags.
Los usuarios pueden utilizar los hashtags para encontrar temas que les interesan. Sin embargo, los mensajes de los hashtags no están estructurados.
Respuestas a encuestas
Los cuestionarios de investigación de mercado, compromiso de los empleados y experiencia de los clientes suelen incluir preguntas de opción múltiple y preguntas abiertas. Estas preguntas requieren respuestas de texto no estructuradas.
Publicaciones
Las publicaciones, los directorios y los portales publican datos no estructurados de muchas formas. Algunos ejemplos de contenido son los artículos de noticias, las ofertas de empleo, las críticas de películas, los listados de propiedades inmobiliarias, las reseñas de restaurantes, las bases de datos de currículos, las solicitudes de propuestas, etc. En cada uno de ellos se incluyen datos en texto o imágenes.
Datos de comunicación
Hoy en día, hay muchas formas de mantener conversaciones significativas con los demás, tanto a nivel profesional como personal. Imagínate una empresa cuyos empleados mantienen frecuentemente conversaciones con clientes y proveedores a través de varios canales, generando datos de audio, imagen y texto no estructurados.
Archivos multimedia
Los archivos multimedia siguen sin estar estructurados, ya que no sabemos con certeza qué representa realmente la imagen, la música o el vídeo, aunque estén etiquetados con títulos o temas y guardados en bases de datos como MP3, JPG, PNG, GIF, etc.
Documentos
Las evaluaciones, los documentos legales y las presentaciones de diapositivas para las empresas se escriben con frecuencia a mano, se publican en Internet o se guardan como PDF. Estos archivos también pueden incluir hojas de cálculo, imágenes o archivos XML. Aunque los archivos de texto estén escritos de forma estándar, los datos no están organizados de forma que sea posible realizar un análisis sin tecnologías sofisticadas de IA.
Páginas web
Los datos no estructurados se producen a un ritmo exponencial en Internet. En las páginas web se puede encontrar texto, fotos, audio, vídeo y otros tipos de material.
Conoce también los tipos de datos estadísticos.
Usos de los datos no estructurados
Los datos no estructurados son intrínsecamente incompatibles con los programas de procesamiento de transacciones; el análisis y el BI son sus principales usos.
Los minoristas y los fabricantes analizan estos tipos de datos, así como otras empresas, para mejorar la experiencia de los clientes y permitir una publicidad eficaz. Además, analizan los comentarios de los clientes para conocer su opinión sobre los productos, servicios y marcas de una empresa a través de la lente del análisis de sentimientos.
Uno de los nuevos casos de uso de la analítica con datos no estructurados es el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, se pueden examinar los datos de los sensores para detectar problemas en los equipos de los sistemas de producción o en los productos finales.
El análisis de los datos de registro de los sistemas informáticos revela las tendencias de utilización, las restricciones de capacidad y las causas de los problemas de las aplicaciones, las averías del sistema y los cuellos de botella en el rendimiento. Además, los enormes conjuntos de datos no estructurados pueden utilizarse para lo siguiente:
- Examinar los mensajes para comprobar el cumplimiento de la normativa.
- Supervisar y evaluar las interacciones y los comentarios de los clientes en las redes sociales.
- Obtener información fiable sobre las preferencias y el comportamiento general de los clientes.
Retos de los datos no estructurados
La disponibilidad y la aplicación de datos no estructurados para las necesidades analíticas, normativas y de toma de decisiones impulsan la necesidad de buscar y examinar cuidadosamente estos datos. Los siguientes son algunos de los retos que pueden surgir al trabajar con datos no estructurados:
- Larga espera para los datos nuevos y modificados: Se necesita mucho tiempo para analizar sistemas de archivos de almacenamiento completos y procesar los cambios diarios en grandes volúmenes de cientos de millones o incluso miles de millones de archivos no estructurados.
- Dificultad para encontrar datos de alta calidad: Cuando se trata de calidad, los datos no estructurados pueden ser bastante inconsistentes. Como los datos son difíciles de verificar y, por tanto, no siempre son correctos, hay una falta de consistencia en la calidad.
- La gestión de los datos es difícil: Estos datos están en su forma bruta y no han sido estructurados de ninguna manera. Encontrar datos fiables puede ser un reto. Además, la búsqueda de datos relevantes y su indexación son tareas complejas.
- Almacenamiento inadecuado: Los límites de las copias de seguridad heredadas empujan a las empresas a crear costosas réplicas que «adscriben» los datos a un proveedor de almacenamiento y a una marca.
- Datos inaccesibles: El software de copia de seguridad no escalable no puede transmitir los datos críticos de forma rápida y segura entre el almacenamiento. Esto dificulta la migración de datos del almacenamiento antiguo al nuevo.
Conclusión
Los datos no estructurados pueden parecer abrumadores debido a su desorganización y a su gran volumen de información. Sin embargo, se pueden manejar de forma sencilla, y se puede adquirir una gran variedad de datos utilizando la inteligencia artificial.
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